简介 - 机器人开放平台 | 百度智能云文档
如果机器人使用的是百度麦克风阵列，还可获取唤醒角度，实现声源定位 语音识别 通过自定义语音模块，可支持除内置麦克风和百度麦克风阵列之外的第三方麦克风接入的语音识别功能 语音合成 离在线TTS默认支持标准男、标准女、情感男、情感女、米朵和鸽子六种音色 语音对话 语音识别+语义理解+语音合同可实现语音对话功能，通过 管理控制台 可编排对话逻辑、管理知识库和训练对话模型 ，含语音指令的解析 人脸检测 人脸特征
StreamQuery - 流式对话 - 客悦智能客服专业版 | 百度智能云文档
当knowledgeType是video时有值 end_timestamp_second int 结束时间戳（秒） 视频结束播放的时间戳，当knowledgeType是video时有值 faqSearch 子数据 名称 类型 中文名 说明 answer map 回答 faqId string 问答id score double 置信度 question string 标准问 matchDetail
Linux命令行机器人之---1.初识百度智能云千帆大模型平台 千帆社区
非常的完美啊！ 非常的完美啊！ 非常的完美啊！ 重要的事情说三遍。 进入控制台的界面和大多云服务运行商的界面类似： 看到没，这里就可以直接进入： 猜测这是一个临时的入口，以后会取消 正确的入口： 然后就进到了控制台： Linux命令行机器人系列文章导航 如果前三步骤都很熟悉了，请跳过直接第4步。否则强烈建议查看学习！！！
表格问答 - 客悦智能客服专业版 | 百度智能云文档
表格问数】意图描述是用于大模型理解用户哪些 query需要通过表格进行查询计算，您可查看系统生成的表格问数意图，如果未覆盖实际业务需求中的问法需求，可以对【表格问数】意图进行调整和优化，以更好满足业务需求。 系统不仅能够通过表名和表头字段进行查询，还可以通过用户query中提到的表格内单元格信息，直接对应到相关表格进行查询。系统支持单次query中的两次数据提取和一次计算。
家长辅导奇遇记：从“鸡同鸭讲”到“魔法奇缘”，学习嘛，放松啦~ 千帆社区
想象一下，当孩子们轻轻一点，就能瞬间穿越到一个充满魔法和奇遇的学习空间，那是多么令人兴奋啊！ 一、整体逻辑框架 组件创建 ：在百度智能云千帆AppBuilder的组件广场中创建新组件。 大模型与数据库 ： 第一个大模型 ：负责将用户需求统一成标准化的输出内容，确保用户输入的趣味性，同时保证大模型对课程和专业识别的有效性。 数据库 ：存储各年级、各学科的知识点，并包含例题部分，以便完善数据库。
接口说明 - 内容审核平台 | 百度智能云文档
哦，你压根儿就没下线啊你是？ } ] , rawText : [ 上海啊，上海有个奶奶总没呻吟，你啥时间来的，刚进来是吧，我刚才这个听这么早呢？哦，你压根儿就没下线啊你是？
评估效果 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
整体评估中，各指标的释义如下： 准确率：正确分类的样本数与总样本数之比 F1-score：给每个类别相同的权重，计算每个类别的F1-score，然后求平均值 精确率：给每个类别相同的权重，计算每个类别的精确率，然后求平均值 召回率：给每个类别相同的权重，计算每个类别的召回率，然后求平均值 如果单个标签的文本量在100条以内，会影响评估指标的科学有效性，请确保提交的训练数据中每个标签的数据量 模型校验
评估效果 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
整体评估中，各指标的释义如下： 准确率：正确分类的样本数与总样本数之比 F1-score：给每个类别相同的权重，计算每个类别的F1-score，然后求平均值 精确率：给每个类别相同的权重，计算每个类别的精确率，然后求平均值 召回率：给每个类别相同的权重，计算每个类别的召回率，然后求平均值 如果单个标签的文本量在100条以内，会影响评估指标的科学有效性，请确保提交的训练数据中每个标签的数据量 模型校验
评估效果 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
整体评估中，各指标的释义如下： 准确率：正确分类的样本数与总样本数之比 F1-score：给每个类别相同的权重，计算每个类别的F1-score，然后求平均值 精确率：给每个类别相同的权重，计算每个类别的精确率，然后求平均值 召回率：给每个类别相同的权重，计算每个类别的召回率，然后求平均值 如果单个标签的文本量在100条以内，会影响评估指标的科学有效性，请确保提交的训练数据中每个标签的数据量 模型校验
评估效果 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
整体评估中，各指标的释义如下： F1-score：给每个类别相同的权重，计算每个类别的F1-score，然后求平均值 精确率：给每个类别相同的权重，计算每个类别的精确率，然后求平均值 召回率：给每个类别相同的权重，计算每个类别的召回率，然后求平均值 模型校验 在完成训练后，发布模型前，可以先进行模型校验，以确保模型在实际环境中能获得预期的性能。
